基于PSO优化BP神经网络的逆运动学求解研究

摘要：

针对传统BP神经网络算法应用于机器人逆运动学求解时存在的因易陷入局部极值导致输出误差偏大的问题,该文提出了一种基于PSO优化的BP神经网络在求解机器人逆运动学中的应用.首先通过PSO算法迭代计算粒子适应度;其次,依据个体极值和群体极值的不断更新得到最优的BP网络初始权值阈值.该方法避免了局部极值问题并且加快了BP网络训练过程的收敛速度.实验结果表明,采用论文提出的方法对机器人逆运动学的求解得到误差小于0.1°的关节角输出.

关键词：BP神经网络、PSO算法、逆运动学求解、机器人

所属期刊栏目：31

分类号：TP242.6(自动化技术及设备)

资助基金：四川省科技支撑计划项目2015GZ0027

在线出版日期：2016-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1-6